粗糙模糊C均值融合聚类

提出一种新的粗糙模糊C均值融合聚类算法,该算法通过粗糙集上、下近似的引入改变了模糊C均值算法中隶属度函数的分布情况,修正了类心的更新公式和模糊隶属度计算公式,降低了计算复杂度,在改变模糊隶属度分布的同时,通过使得每一类总的隶属度变化保持最小,进一步提出了边界调节参数的自适应选择算法,实验结果表明,粗糙模糊C均值融合算法...     

改进类电磁算法在武器目标分配问题中的应用

通过基于级数的粒子编码变换方法,将武器目标分配问题的约束条件进行了化简.对原始类电磁算法,在种群初始化、局部搜索、合力计算以及粒子移动等各步骤对其进行改造,使之适应武器目标分配问题的整数解空间.最后通过数值实验验证了该改造后算法解决武器目标分配问题的有效性.     

具有脉冲和Holling IV类功能反应的三维捕食系统

建立了在固定时刻具有脉冲效应的三维捕食系统,利用常微分方程比较原理、含脉冲的比较原理及Lyapunov函数方法,得到了该系统的持续生存性、周期解的存在唯一性和全局吸引性,并给出了保持这些性质时脉冲项应满足的界限。     

潜艇适航性监测的卡尔曼滤波器异常数据修正方法

结合潜艇适航性变量监测问题,研究了卡尔曼滤波器的原理和异常行为检测,分析了异常数据对卡尔曼滤波器影响,并通过新息分析和过程信号引入不确定性,给出了一种对异常数据进行剔除并对滤波器进行修正的方法.对潜艇适航性中的横摇进行了数值仿真,给出了经典卡尔曼滤波与改进卡尔曼滤波的对比仿真结果.仿真结果表明:采用改进算法处理,可以有...     

《海军工程大学学报》征稿简则

《海军工程大学学报》是由海军工程大学主办的学术类科技期刊,双月刊,公开发行,为《中国权威学术期刊》《中国科技核心期刊》《中文综合性科学技术类核心期刊》,除被国内主要数据库收录外,还被     

改进的拉格朗日松弛数据关联算法

在多传感器多目标跟踪领域中,当传感器为被动式的,传统的多维分配算法利用拉格朗日松弛算法求解.拉格朗日乘子更新一般用次梯度方法,但每次迭代都要进行多次极小化运算来求对偶解,导致实时性差.针对这个问题,提出了一种改进的基于拉格朗日松弛的数据关联算法,通过代理修正次梯度方法更新拉格朗日乘子,并在允许时间内获得近似解.仿真实验...     

采用弹道修正技术的红外干扰弹性能优化

针对弹道修正弹的高维非线性特性导致的性能优化难题,改变概念设计阶段传统的串行设计方式,提出了一种基于实验设计(Design Of Experiments,DOE)和响应面(Response Surface Methodology,RSM)的智能优化算法,定义基本的弹丸结构模型以及相关的设计参数.在DOE的基础上,将设计...     

基于多虚拟目标模型的榴弹炮炸偏修正方法

榴弹炮的传统射击修正方法是根据射击目标的高角距变及偏流不变原则完成的,该方法在通常情况下可以满足射击修正精度要求,但是在炮目距离接近最大射程,或因气象条件、弹药条件、火炮条件等数据不准确造成炸点偏离目标较远等情况下,高角距变和偏流均会产生剧烈变化,因此,传统修正方法存在较大误差.提出一种基于多虚拟目标模型的修正方法来改善这个问题,分析结果表明,该方法比传统方法修正精度更高.     

基于奇异谱修正香农熵的雷达信号识别方法

针对当前雷达辐射源识别在低信噪比下识别率准确率不高,信号处理过程中难以很好保留有用信息的问题,提出了一种基于奇异谱修正香农熵(Singular Spectrum Modified Shannon Entropy,SSSE)的雷达调制信号识别方法.通过符号化聚合近似和奇异谱分析对雷达信号进行处理,求出信号的分类特征SSSE,通过分类器将处理后的信号进行分类.仿真结果显示,该方法在低信噪比范围下,仍有较高总体识别率,并且优于符号化聚合近似和奇异谱分析法.     

基于动态时间规整下密度聚类的轨迹识别研究

为使地空导弹兵模拟训练系统获得的目标机动轨迹更加贴近实战、更有依据性,考虑对演习训练产生的轨迹数据进行分析,设计了DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,针对有噪声数据的基于密度的空间聚类)预分类的DBSCAN改进DTW(Dynamic Time Warping,动态时间归整)聚类算法来分析机动轨迹.并与未预分类的DBSCAN改进DTW聚类算法进行对比,发现其运行效率和分类准确度方面均较优.同时分析了数据结构和算法的参数对分类效果的影响,发现数据规模越大,DBSCAN预分类的DBSCAN改进DTW聚类算法的优势越明显.通过仿真得到了使DBSCAN预分类的DBSCAN改进DTW聚类算法发挥最高效率的参数.